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"tool_response": [
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"type": "text",
"text": "{\n \"success\": true,\n \"task\": {\n \"id\": 67,\n \"uuid\": \"85461833-30a1-406e-9933-75426704f1fb\",\n \"title\": \"Dokumentation: Qdrant-Sync + Semantic Chat + CRUD API\",\n \"description\": \"## Ziel\\nErweiterung des Dokumentationssystems um:\\n1. **Qdrant-Synchronisation** - 1:1 Abbild der MariaDB-Dokumentation für semantische Suche\\n2. **Dokumentations-Chat** - Chatfenster in der Dokumentation für natürliche Fragen\\n3. **CRUD REST API** - Vollständige API für Dokumentationsverwaltung\\n\\n---\\n\\n## Architektur\\n\\n```\\n┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐\\n│ Web-Interface │\\n│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │\\n│ │ \/docs (View) │ │ \/docs\/chat │ │ \/api\/v1\/docs (CRUD) │ │\\n│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │\\n└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘\\n │\\n ▼\\n┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐\\n│ DokumentationService │\\n│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │\\n│ │ create() \/ update() \/ delete() │ │\\n│ │ → MariaDB schreiben │ │\\n│ │ → Qdrant synchronisieren (Embedding + Upsert\/Delete) │ │\\n│ │ → History speichern │ │\\n│ └────────────────────────────────────────────────────────────┘ │\\n└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘\\n │ │\\n ▼ ▼\\n ┌───────────────────┐ ┌───────────────────┐\\n │ MariaDB │ │ Qdrant │\\n │ (Source of Truth)│ │ (Semantic Index) │\\n │ │ │ │\\n │ ki_system. │ │ collection: │\\n │ dokumentation │ │ dokumentation │\\n │ dokumentation_ │ │ │\\n │ history │ │ payload: │\\n └───────────────────┘ │ id, path, title │\\n │ content, depth │\\n │ parent_id │\\n └───────────────────┘\\n```\\n\\n---\\n\\n## Phase 1: Qdrant-Synchronisation\\n\\n### 1.1 Qdrant Collection erstellen\\n```python\\n# Collection: dokumentation\\n# Vector: 1024 dim (nomic-embed-text)\\n# Payload: id, path, title, slug, description, depth, parent_id, updated_at\\n```\\n\\n### 1.2 Sync-Service erstellen\\n**Datei:** `\/src\/Infrastructure\/Docs\/DokumentationSyncService.php`\\n\\n```php\\nclass DokumentationSyncService\\n{\\n \/\/ Embedding via Ollama (nomic-embed-text)\\n public function getEmbedding(string $text): array\\n \\n \/\/ Einzelnes Dokument synchronisieren\\n public function syncDocument(int $docId): void\\n \\n \/\/ Dokument aus Qdrant löschen\\n public function deleteDocument(int $docId): void\\n \\n \/\/ Vollständige Synchronisation\\n public function syncAll(): void\\n \\n \/\/ Semantic Search\\n public function search(string $query, int $limit = 5): array\\n}\\n```\\n\\n### 1.3 Trigger bei CRUD-Operationen\\n- **Create:** Nach INSERT → Embedding erstellen → Qdrant upsert\\n- **Update:** Nach UPDATE → Embedding neu erstellen → Qdrant upsert\\n- **Delete:** Nach DELETE → Qdrant delete by doc_id\\n\\n### 1.4 Initiale Migration\\n- Script: `\/opt\/scripts\/sync-docs-to-qdrant.php`\\n- Alle 64 Dokumente embedden und in Qdrant speichern\\n\\n---\\n\\n## Phase 2: CRUD REST API\\n\\n### 2.1 Endpoints\\n\\n| Method | Endpoint | Beschreibung |\\n|--------|----------|--------------|\\n| GET | `\/api\/v1\/docs` | Liste aller Dokumente (mit Filter) |\\n| GET | `\/api\/v1\/docs\/{id}` | Einzelnes Dokument |\\n| GET | `\/api\/v1\/docs\/path\/{path}` | Dokument nach Pfad |\\n| POST | `\/api\/v1\/docs` | Dokument erstellen |\\n| PUT | `\/api\/v1\/docs\/{id}` | Dokument aktualisieren |\\n| DELETE | `\/api\/v1\/docs\/{id}` | Dokument löschen |\\n| GET | `\/api\/v1\/docs\/search` | Semantic Search |\\n| GET | `\/api\/v1\/docs\/hierarchy` | Hierarchie-Baum |\\n\\n### 2.2 Controller\\n**Datei:** `\/src\/Controller\/Api\/DocsApiController.php`\\n\\n### 2.3 Request\/Response Format\\n```json\\n\/\/ GET \/api\/v1\/docs\/1\\n{\\n \\\"id\\\": 1,\\n \\\"parent_id\\\": null,\\n \\\"depth\\\": 0,\\n \\\"slug\\\": \\\"server\\\",\\n \\\"path\\\": \\\"\/server\\\",\\n \\\"title\\\": \\\"Server\\\",\\n \\\"description\\\": \\\"Server-Dokumentation\\\",\\n \\\"content\\\": \\\"<h1>...<\/h1>\\\",\\n \\\"content_format\\\": \\\"html\\\",\\n \\\"status\\\": \\\"published\\\",\\n \\\"version\\\": 1,\\n \\\"created_at\\\": \\\"2025-12-20T11:13:58Z\\\",\\n \\\"updated_at\\\": \\\"2025-12-20T11:13:58Z\\\",\\n \\\"children\\\": [...]\\n}\\n```\\n\\n---\\n\\n## Phase 3: Dokumentations-Chat\\n\\n### 3.1 Chat-Interface\\n**Route:** `\/docs\/chat` oder eingebettet in `\/docs`\\n\\n**Features:**\\n- Fragen zur Dokumentation in natürlicher Sprache\\n- RAG-basierte Antworten mit Quellenangaben\\n- Kontext aus relevanten Dokumenten\\n\\n### 3.2 Chat-Flow\\n```\\nUser: \\\"Wie konfiguriere ich SSH?\\\"\\n ↓\\n1. Query embedden (nomic-embed-text)\\n ↓\\n2. Qdrant: Top 5 relevante Dokumente finden\\n ↓\\n3. Kontext aufbauen (Titel + Content der Treffer)\\n ↓\\n4. LLM-Prompt mit Kontext + Frage\\n ↓\\n5. Antwort mit Quellenlinks zurückgeben\\n```\\n\\n### 3.3 API Endpoint\\n```\\nPOST \/api\/v1\/docs\/chat\\n{\\n \\\"question\\\": \\\"Wie konfiguriere ich SSH?\\\",\\n \\\"model\\\": \\\"mistral\\\" \/\/ optional\\n}\\n\\nResponse:\\n{\\n \\\"answer\\\": \\\"SSH wird über Port 2022 konfiguriert...\\\",\\n \\\"sources\\\": [\\n {\\\"id\\\": 2, \\\"path\\\": \\\"\/server\/ssh\\\", \\\"title\\\": \\\"SSH\\\", \\\"score\\\": 0.92}\\n ]\\n}\\n```\\n\\n### 3.4 View-Integration\\n- Chat-Widget in der Sidebar oder als Modal\\n- Streaming-Antworten via SSE\\n- Quellenlinks klickbar\\n\\n---\\n\\n## Implementierungsreihenfolge\\n\\n### Sprint 1: Qdrant-Sync (Basis)\\n1. [ ] Qdrant Collection `dokumentation` erstellen\\n2. [ ] `DokumentationSyncService` implementieren\\n3. [ ] Initiale Migration aller Dokumente\\n4. [ ] Test: Semantic Search funktioniert\\n\\n### Sprint 2: CRUD API\\n5. [ ] `DocsApiController` erstellen\\n6. [ ] Routes definieren\\n7. [ ] Sync-Hooks in Create\/Update\/Delete\\n8. [ ] API-Tests\\n\\n### Sprint 3: Chat-Interface\\n9. [ ] Chat-Endpoint implementieren\\n10. [ ] RAG-Pipeline (Query → Qdrant → LLM)\\n11. [ ] Chat-View erstellen\\n12. [ ] Streaming implementieren\\n\\n---\\n\\n## Technische Details\\n\\n### Qdrant Collection Schema\\n```json\\n{\\n \\\"name\\\": \\\"dokumentation\\\",\\n \\\"vectors\\\": {\\n \\\"size\\\": 1024,\\n \\\"distance\\\": \\\"Cosine\\\"\\n },\\n \\\"payload_schema\\\": {\\n \\\"doc_id\\\": \\\"integer\\\",\\n \\\"path\\\": \\\"keyword\\\",\\n \\\"title\\\": \\\"text\\\",\\n \\\"slug\\\": \\\"keyword\\\",\\n \\\"depth\\\": \\\"integer\\\",\\n \\\"parent_id\\\": \\\"integer\\\",\\n \\\"updated_at\\\": \\\"datetime\\\"\\n }\\n}\\n```\\n\\n### Embedding-Strategie\\n- **Titel + Description + Content** zusammenfassen\\n- HTML-Tags entfernen vor Embedding\\n- Max 8000 Tokens pro Dokument (chunking falls nötig)\\n\\n### Sync-Garantien\\n- Atomare Updates (MariaDB → Qdrant)\\n- Bei Qdrant-Fehler: Retry-Queue\\n- Konsistenz-Check: Vergleich MariaDB vs Qdrant Count\\n\\n---\\n\\n## Abhängigkeiten\\n- Qdrant läuft auf Port 6333\\n- Ollama mit nomic-embed-text\\n- MariaDB dokumentation-Tabelle existiert\\n\\n## Risiken\\n- Qdrant-Downtime → Sync-Queue nötig\\n- Große Dokumente → Chunking implementieren\\n- Embedding-Kosten bei vielen Updates\",\n \"type\": \"mixed\",\n \"status\": \"pending\",\n \"created_by\": \"mcp-tasks\",\n \"created_by_type\": \"ai\",\n \"parent_task_id\": null,\n \"due_date\": null,\n \"created_at\": \"2025-12-20T11:43:46.485458\",\n \"updated_at\": \"2025-12-20T11:43:46.485462\",\n \"completed_at\": null,\n \"metadata\": {}\n },\n \"assignments\": [],\n \"results\": []\n}"
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